Geographic distribution and prediction of potential suitable regions of Iva xanthifolia
Notice bibliographique
Résumé
Foreign invasion plant flase ragweed(Iva xanthifolia)is spreading rapidly in the Northeast of China,which threatens the natural ecosystem and does harm to people's health.By doing field work distribution of flase ragweed in Northeast China was detected.Maxent ecological niche models help to predict the potential suitable regions of flase ragweed both in China and the other parts of the world.And natural intermittent points classification method of ArcGIS helps to classify the risk regions.The receiver operating characteristic curve was applied to access the prediction accuracy.The main environmental variables were analyzed by Jackknife approach and response curve of environmental variables.The results showed that flase ragweed had a wildly suitable regions which continue to spread its areas.In China,the suitable distribution area mainly locates in the North,the Northeast,the East,the Central,the Southwest and the Northwest of China;most of the suitable regions were in Heilongjiang,Jilin,Liaoning,Shanxi,Shanxi,Henan,Hebei,Shandong,Beijing,Tianjin,Neimenggu and Xinjiang.In the world,risk regions existed worldwide except Antarctica;the risk regions mainly lie in North America(including Canada and America),Africa(Morocoo),Europe(Spain,Croatia,Hungary,Slovakia,Bosnia-herzegovina,Serbia,Macedonia,Bulgaria,Georgia,Armenia and Azerbaijan),and Asia(Turkey,Iran,Kazakhstan,Tajikistan,China,North Korea,South Korea and Japan).The above areas show that middle latitude regions with higher average annual temperature,the lowest in the coldest month or lower average temperature in coldest quarter are the most suitable for flase ragweed to grow.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».